Un système IA formé par l'Oregon Health & Science University s'est avéré efficace pour détecter la tumeur sur le larynx simplement en écoutant les enregistrements vocaux des patients malades
Comprendre un être humain n'est pas toujours une énigme. Parfois, un mot est suffisant. La voix, en plus de trahir les émotions et les humeurs, apporte plus d'informations: des indices biologiques que, à l'avenir, les médecins pourraient utiliser pour diagnostiquer un cancer du larynx. C'est ce qui émerge d'une étude publiée ce mois-ci Frontières en santé numériqueselon lequel l'intelligence artificielle est capable de reconnaître les altérations laryngées – des nodules bénins aux tumeurs dans la phase initiale – en quelques secondes, par analyse vocale.
Variables à considérer
Le groupe dirigé par Philip Jenkins, professeur d'informatique à l'Oregon Health & Science University, a collecté 12 500 enregistrements audio à partir d'un échantillon de 306 personnes américaines (principalement des hommes). Une partie des sujets avait déjà un diagnostic de cancer du larynx ou de lésions bénignes des cordes vocales; D'autres souffraient de troubles tels que la dysphonie spasmodique ou la paralysie unilatérale des cordes vocales. L'attention des chercheurs, en particulier, s'est concentrée sur les caractéristiques acoustiques de la voix, y compris la fréquence fondamentale (pas), les variations de l'intonation pendant le discours (giron), les oscillations de l'intensité sonore (Miroiter) et la relation harmonieuse-dumore (HNR), qui mesure l'équilibre entre les composants purs et les composants dérangeants du signal vocal.
Galerie
Le but était d'identifier certains modèle Capable de distinguer ceux qui, parmi les orateurs, ont été affectés par la maladie par ceux qui ne l'ont pas été. Grâce à un système d'intelligence artificielle (IA) formés à juste titre, des changements d'intonation, d'intensité et de clarté solide ont été analysés, jusqu'à ce que l'IA ait isolé un marqueur clé. En présence du néoplasme, en fait, la relation entre les harmoniques et le bruit (HNR) montre une altération particulière, que l'ordinateur sait intercepter. « Nous avons ainsi reconnu le cancer à des stades précoces, du moins chez les hommes », explique Jenkins. De plus, les signaux cliniques n'orientent pas toujours le diagnostic avec clarté: dans les premiers stades, le patient atteint de tumeur du larynx se plaint de raucendine persistante, de douleur dans la gorge et des oreilles, la dysphagie. Pas rarement, les tumeurs du larynx sont confuses, même pendant des années, avec une paralysie des cordes vocales.
Différences et possibilité de développements
La capacité de l'IA était plus évidente chez les personnes masculines, tandis que chez les sujets féminins, une signification statistique n'a pas été déterminée en raison d'un champion trop petit. « Avec des ensembles de données plus larges, nous pourrions bientôt utiliser la voix comme biomarqueur pratique pour le risque oncologique dans la pratique clinique » fournit des Jenkins.
Aujourd'hui, le diagnostic de ces tumeurs est basé sur des procédures invasives telles que les endoscopies et les biopsies nasales, lourds pour les patients et onéreux pour les systèmes de santé. Pourtant, le cancer du larynx continue de provoquer environ 100 000 décès par an et affecte plus d'un million de personnes dans le monde. Il s'agit du vingtième néoplasme pour la fréquence, favorisé surtout par la fumée, l'alcool et certaines infections au VPH (papillomavirus), avec un potentiel élevé oncogène.
L'avenir de Bridge2ai
Jenkins et son groupe apposent le Bridge2ai-voice de Instituts nationaux de santéune initiative fédérale qui a l'intention d'appliquer l'intelligence artificielle dans le domaine biomédical. Les prochaines étapes des chercheurs consistent à enquêter sur l'IA sur les ensembles de données les plus grands et les plus certifiés, évaluant la précision de diagnostic sur les deux genres et les différents groupes démographiques. En quelques années, en bref, au lieu de faire entendre la voix uniquement sur les réseaux sociaux, ce pourrait être une application pour nous écouter. Et donnez-nous les réponses les plus importantes: en temps opportun et fiable.
***
Références: Jenkins P, Harrison R, Bedrick S, Karstens L, Bridge2ai-Voice Consortium et Hersh W (2025) Voix en tant que biomarqueur: analyse des explicateurs pour les lentilles de pli vocale bénignes et malignes. Devant. Chiffre. Santé 7: 1609811. Doi: 10.3389 / fdgh.2025.1609811
